Microsoft и Facebook упрощают переход моделей ИИ от одной структуры ИИ к другой.
2 минута. читать
Опубликовано
Прочтите нашу страницу раскрытия информации, чтобы узнать, как вы можете помочь MSPoweruser поддержать редакционную команду. Читать далее
Сегодня Microsoft объявила о сотрудничестве с Facebook, чтобы анонсировать формат Open Neural Network Exchange (ONNX). ONNX обеспечивает совместимость с экосистемой инфраструктуры ИИ. ONNX предоставляет определение модели расширяемого графа вычислений, а также определения встроенных операторов и стандартных типов данных.
На рынке доступно несколько сред ИИ, в том числе собственный Cognitive Toolkit от Microsoft. До сегодняшнего дня не было возможности использовать модели ИИ, созданные для одного фреймворка, в другом. ONNX решает эту проблему, становясь форматом с открытым исходным кодом для моделей ИИ. Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe2 и PyTorch будут поддерживать ONNX.
ONNX предлагает следующие преимущества:
- Совместимость фреймворка: Разработчики могут легче переключаться между фреймворками и использовать лучший инструмент для решения поставленной задачи. Каждая платформа оптимизирована для определенных характеристик, таких как быстрое обучение, поддержка гибких сетевых архитектур, логические выводы на мобильных устройствах и т. д. Во многих случаях характеристика, наиболее важная во время исследований и разработок, отличается от характеристики, наиболее важной для запуска в производство. Это приводит к неэффективности из-за неправильного использования фреймворка или значительным задержкам, поскольку разработчики конвертируют модели между фреймворками. Платформы, использующие представление ONNX, упрощают это и позволяют разработчикам быть более гибкими.
- Общая оптимизация: Поставщики оборудования и другие организации с оптимизацией для повышения производительности нейронных сетей могут влиять на несколько платформ одновременно, ориентируясь на представление ONNX. Часто оптимизацию необходимо интегрировать отдельно в каждую структуру, что может занять много времени. Представление ONNX упрощает оптимизацию для большего числа разработчиков.
Код и документация ONNX теперь доступны в виде открытого исходного кода на GitHub, и вы можете оставить свой отзыв для дальнейшего развития этого проекта. здесь. Подробнее об этом объявлении здесь.